안녕하십니까, 마케팅에 대한 깊이 있는 이해를 기반으로 인사이트를 줄 수 있는 조력자, 이를 통해 실질적인 매출 증가와 기업성장에 기여하는 컴퍼니 빌더(Company Builder) 바름입니다.
*컴퍼니 빌더(Company Builder) : 마케팅뿐만 아니라, 클라이언트의 상황을 종합적으로 관찰하고 고민하며 가치 있는 성장을 위한 개선 포인트를 알려주는 사람.
비즈니스를 하는 모든 분들은 데이터분석이 중요하다는 것은 다 알고 있습니다. 하지만 데이터분석이라는 단어만 들었을 때 어렵고 전문가만이 할 수 있는 영역이라고 생각이 드는 것은 사실입니다. 하지만 데이터를 어떻게 볼 것인지에 따라 간단한 분석이 될 수도 있고 누구나 쉽게 접근할 수도 있습니다.
데이터분석을 어떻게 시작해야 할지, 어떠한 것을 보아야 할지 모르는 분들이 많다 보니 자연스레 ‘전문가’의 영역이라 생각하시는 분이 많습니다. 그래서 오늘은 그러한 인식을 바꿔드리기 위해 포스팅을 준비했습니다.
오늘은 데이터분석이라는 단어를 쉽게 접근해보려 합니다. 데이터분석이라는 개념부터 찾아보면 ‘데이터’를 나누고 쪼개는 작업을 말합니다. 데이터를 본인이 원하는 대로 나누고 쪼개기만 하더라도 데이터분석의 반은 성공한 것으로 보아도 됩니다.
다만 우리는 데이터를 나누고 쪼개기를 하기 전에 명확한 목표와 기준을 가지고 실행을 해야 합니다. 무엇을 위해 데이터를 나누고 쪼개는지, 어떠한 기준으로 나누고 쪼개는지만 정하더라도 다음 스텝으로 쉽게 넘어갈 수 있습니다.
예를 들어 소형가전제품을 판매하는 온라인 쇼핑몰을 운영하고 가정해 보겠습니다. 온라인 쇼핑몰을 운영하면서 매출을 내기 위해선 고객이 들어오고 회원가입하고 구매까지 해야 합니다. 이때 들어온 고객이 어디서 들어왔는지, 회원가입을 한 번에 하였는지, 어떠한 제품을 보았는지, 장바구니 기능을 활용했는지, 제품 페이지 이외 여러 콘텐츠를 보았는지, 재방문인지, 후기는 남겼는지 등 고객의 모든 행동이 ‘데이터’로 남을 수 있습니다.
이때 얻은 데이터를 활용만 한다면 그것이 바로 데이터분석이 될 수 있습니다. 이처럼 데이터분석은 ‘데이터’를 어떻게 활용할 것인지 목표, 기준만 있다면 누구나 시작할 수 있습니다.
데이터분석을 하기 위해선 전문툴을 사용하는 것이 유리합니다. 다만 툴이 없다고 해서 데이터분석을 할 수 없는 것은 아닙니다. 앞서 데이터분석을 하기 위해선 분석할 대상과 데이터만 있으면 누구나 할 수 있는 것이고 분석의 목표, 기준은 사람이 정하는 것이기 때문에 툴이 없다라도 할 수는 있습니다.
다만 데이터분석툴을 이용하는 이유는 ‘분석의 목표와 기준’의 항목을 보다 쉽게 구분하기 위해 사용합니다. 전 세계 사람들이 가장 많이 사용하는 분석툴 구글애널리틱스는 이미 많은 기업/사람들이 분석하고자 하는 항목을 알고 있기에 그것을 사람들이 쓰기 편하게 미리 세팅을 해둡니다. 미리 세팅된 것을 그대로 사용해도 되고 세팅된 것이 우리가 보고자 하는 것과 다르다면 그때 원하는 대로 변경을 하면 됩니다.
이처럼 분석툴은 단어 그대로 ‘툴’ = ‘도구’로 보아야 합니다. 분석을 하는데 있어 도움을 받기 위한 장치로 보아야 하지 그것이 주가 되면 안 됩니다. 툴을 잘 사용한다는 것은 기술적인 부분에서 잘한다는 것이지 데이터를 해석하는 능력이 좋다는 것으로 이어지진 않습니다. 데이터를 분석함에 있어 정리하고 원하는 데이터를 보기 편하게 하는 도구로 생각해야지 툴에 나와있는 숫자, 그래프에만 집중한다면 결국 좋은 분석이라 할 수 없습니다.
결코 툴을 잘 다룬다고 해서 데이터분석을 잘하는 것이 아님을 기억해야 합니다.
해석에는 정답이 없습니다. 해석은 주관적인 영역이 많이 들어가는 것이다 보니 사람마다 다를 수 있습니다. 다만 데이터를 보는 사람이 기업/서비스/시장/경쟁사에 이해도가 높고 몰입도가 높다면 유리할 수 있습니다.
일반적으로 데이터를 해석해보라고 하면 숫자나 그래프가 있는 정량적인 지표에 집중하는 경향이 있습니다. 하지만 비즈니스를 하다 보면 정량적인 지표만으로는 알 수 없는 것들이 있습니다.
예를 들어 고객의 심리/감정/의도가 포함된 후기, Q&A, 인터뷰 등이 대표적인 정성적인 지표라 할 수 있죠. 정성적인 요소는 고객이 직관적으로 느끼는 것을 알려주는 것이기 때문에 그것을 어떻게 해석하는가에 따라 분석의 방향이 달라질 수 있습니다. 또한 정성적 지표를 해석하고 나면 새로운 관점으로 정량적 지표가 보일수도 있기 때문에 데이터 해석을 함에 있어 2가지 모두를 잘 어울러서 보는 것이 중요합니다.
오늘은 데이터분석에 대해 포스팅 해보았습니다. 포스팅 내용처럼 ‘데이터분석’은 누구나 할 수 있습니다. 접근하는 방법, 활용하는 방법을 잘 알지 못하거나 아직 시도해보지 않은 분들은 오늘부터 가볍게 라도 시도 해보시는 것을 추천 드립니다.
처음은 누구나 서툴 수 있습니다. 직접 경험해 보면서 우리가 어떠한 데이터를 원하는지, 그것을 통해 무엇을 얻고자 하는지를 정의만 하더라도 큰 도움이 되실 겁니다. 이후 디테일한 영역은 전문가의 도움을 받으실 수도 있기 때문에 걱정하지 않으셔도 됩니다.
바름의 데이터분석은 다양한 마케팅 활동의 효과를 측정하고 최적화 하는데 기반을 제공합니다. 마케팅 매체 뿐만 아니라 마케팅에 필요한 자원을 효율적으로 배분하고 설계할 수 있게 도와 드립니다.
주식회사 바름과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
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